基于流形学习的高动态范围图像质量评价.pdf

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1、于娇文等:基于流形学习的高动态范围图像质量评价90《激光杂志》2017年第38卷第4期LASEＲJOUＲNAL(Vol.38，No.4，2017)·图像处理·基于流形学习的高动态范围图像质量评价于娇文，郁梅，邵华，蒋刚毅(宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211)摘要:高动态范围图像通过更高的对比度和更广的显示亮度增加用户的身临其境感和用户体验质量，因而对其质量评价有着广泛的应用需求。已有研究表明流形可作为大脑感知的一种表述，故提出了基于流形学习的高动态范围图像质量评价方法。该方法将高动态范围图像进行预处理后进行亮度分解和

2、纹理提取，分别对亮度分解和纹理提取后的边缘与纹理特征图像进行流形特征相似度度量;然后考虑色度域扩展，对色度分量直接进行结构相似度度量;将六个特征采用随机森林方法得到图像的最终客观质量值。该方法在高动态范围图像数据库中进行验证，其PLCC与SＲOCC指标分别达到了0.9238与0.9117，研究结果表明该方法能很好地符合人眼视觉感知特性。关键词:图像质量评价;高动态范围图像;色度空间;流形特征;随机森林中图分类号:TN911文献标识码:ADOI编码:10.14016/j．cnki．jgzz.2017.04.090HighDynami

3、cＲangeImageQualityAssessmentBasedonManifoldLearningYUJiao－wen，YUMei，SHAOHua，JIANGGang－yi(FacultyofInformationScienceandEngineering，NingboUniversity，NingboZhejiang315211，China)Abstract:Highdynamicrangeimagehasawiderangeofapplicationrequirementsforitsqualityevaluationbe

4、-causeitcanincreasetheusers’immersivesenseandthequalityofexperiencebyhighercontrastandwiderdisplaybrightness．Previousstudieshadindicatedthatmanifoldcouldbeusedasarepresentationofthebrainperception，soanewmeasurementmethodbasedonmanifoldlearning(ML)forhighdynamicrangeim

5、agequalityassessmentwaspro-posed．Afterpre－processing，theedgeandtexturefeaturesoftheluminanceimagewereformedbybrightnessdecompo-sitionandtextureextractionrespectively，whichwereallmeasuredinmanifoldfeaturesimilarity．Andthenconsideringthechrominancedomainexpansion，thechr

6、ominancecomponentswererespectivelymeasuredinstructuresimilarity．Attheend，theobjectivequalityevaluationvaluewasobtainedfromthesixfeaturesbasedontherandomforestalgorithmsupported．ThemethodisverifiedinthehighdynamicrangeimagesdatabaseandthetestresultwhichPLCCandSＲOCCinde

7、xesreach0.9238and0.9117respectivelyshowsthatthismethodcanaccordwiththehumanvisualper-ception．Keywords:imagequalityassessment;highdynamicrangeimage;chrominancespace;manifoldfeature;randomforest人眼可以看到从月夜到阳光下不同照明条件的统图像无法同时在一幅图像上显示明亮区域与黑暗－22场景，从物理上来讲，前者亮度可小于10cd/m，后区域的缺点。

8、基于这种特性，HDＲ图像吸引了一大72者亮度可超过10cd/m，两者动态范围超过9个数量批来自学术界和工业界的广泛关注。故针对用户体级，这样动态范围成像得到的图像称为高动态范围验质量的HDＲ图像质量评价研究有着广泛的学术价(HighDynamicＲ